重新评估价值链｜工业4.0：不要停留在概念和理念，它已然产生巨大价值
上两周，我们完成了数字化战略4R框架之R2(重新评估价值链)的第一部分“重新思考创新”，讨论的核心话题是通过实验方法开展创新和开放式创新，并以周期式创新、渐进式创新和颠覆式结束。
本周我们进入R2的第二部分：重新思考卓越运营。今天我们聊聊工业4.0。
2016年8月2日，三星推出了最新款智能手机Galaxy Note 7，距当年秋季苹果推出新iPhone还差将近一个月。
对三星来说，Note 7的推出是一个重要的里程碑事件。多年以来，三星一直与苹果进行激烈的竞争，矢志成为全球领先的智能手机公司。
两周后，三星开始在韩国、美国等十大市场销售Note 7。这款新手机受到了评论家和粉丝的好评，最初的需求非常旺盛，打破了韩国的预购记录，并在一些市场造成了供应短缺。
然而，在一周之内，突然爆发出几十起Note 7手机着火和爆炸的报道。
三星敦促数百名员工赶紧诊断问题，但没有一个人能够重现手机爆炸。疯狂努力一番之后，三星工程师得出结论：这个缺陷，很可能是由某供应商提供的电池引起的，电池有问题的手机不到售出总量的0.1％。
但手机爆炸的消息仍不断出现，三星不得不在2016年9月2日暂停了Note 7的销售，并召回了近250万台Note 7手机。三星承诺，在两周之内，客户就能收到替换手机，电池来自别的供应商。
然而，即使使用更换后的手机，电池爆炸的问题依然存在，多数航空公司都禁止乘客携带Note 7手机进入飞机。
三星认识到问题的严重性及其对声誉的潜在影响，于2016年10月11日决定完全取消Note 7。这导致三星股价下跌8％，市值贬值近170亿美元。
虽然三星案例对所有公司都是警示，但德国西门子可能永远不会遇到这样的问题。西门子采用最先进的技术，开创了工业4.0和智能制造的时代。
1 工业4.0
2011年，德国政府提出了工业4.0的构想，又称“第四次工业革命”。从那时起，工业4.0的概念和理念引起了全世界许多公司的关注。
- 第一次工业革命发生于18世纪，由蒸汽机驱动。它引起了设备的机械化，并彻底改变了从运输到纺织品的各行各业。
- 第二次工业革命发生于19世纪末、20世纪初，以发电和输电的发明以及装配线工艺的使用为驱动。它让人们享受到更加美好的生活，从汽车到家居产品等一切产品皆可大规模生产，人们的购买力又大幅提升。
- 第三次工业革命发生于20世纪中叶，由电子和计算机技术驱动。通过计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)和机器人自动化，制造业发生了天翻地覆的巨大变化。
- 如今，数字技术正在引领第四次工业革命，它让数字和物理产品轻松融合。
根据德国贸易与投资署的说法，工业4.0代表了从集中式生产到分布式生产的范式转变，机器不再简单地处理产品，而是产品与机器通信，能够准确地告诉机器该做什么。同时，通过机器对机器的通信可以诊断问题，无需人工干预即可自主决策。德国企业集团西门子已经建立起一家工厂，作为智能制造的典范，并彰显了工业4.0的潜力。
智能工厂
在巴伐利亚州的安贝格小镇，西门子建立了一个未来的工厂，生产可编程逻辑控制器(PLC)，用于工业设备和工艺自动化的设备。该工厂近75％的业务都是数字化和自动化的。每个组件都有自己用于与机器通信的标记(条形码或嵌入式芯片)，然后通过交互确定机器需要采取的精确操作。数据在组件和机器之间实时流动，并且新组件、新供应商、新机器或新组装过程的任何变化，都可以快速编程，以优化生产过程。在生产结束时，西门子对每个产品都会在装配过程中提供每个组件、每个阶段的完整信息。
数字化非常重要，它应与自动化区分开。西门子这样描述经典的自动化过程：“在制造业和加工业，工厂的运营是确定性的，人们对流程有着完整的理解。所以，一切都在假定系统可完整描述的情况下运作。这是非常静态的稳定状态，它的优点是非常稳健。”
汽车公司使用的稳定而强大的自动化，消除了制造缺陷、加快了运营速度。但它的代价是灵活性有限。这是汽车制造商引入新车型通常需要数年时间的原因之一。
相比之下，数字化工厂在速度和效率方面保持了自动化的所有优势，但也能保持灵活性和可跟踪。对于像西门子的PLC或三星的智能手机这类产品，电子元件和产品设计的频繁创新，使得经典的工厂自动化变得不那么实用。尽管西门子工厂每年生产1200万个单元、几乎每秒一个单元，产品的无缺陷生产率却高达99.99885％。运营的数字化，让公司可以快速更换任何组件、机器或过程，而这种灵活性并没有以速度和生产力为代价。通过数字化，西门子的产量增加了8.5倍，却没有增加空间或人员。
随着制造业越来越复杂，来自许多供应商的几百个零部件组成一款产品，却在全球数十家工厂组装，跟踪变化和潜在缺陷变得越来越重要。这就是西门子的安贝格智能工厂和工业4.0未来的方式：
在这里，产品控制着自己的制造工艺。也就是说，产品代码告诉生产机器，它们有什么要求，接下来必须采取哪些生产步骤。该系统标志着创建工业4.0的第一步。在第四次工业革命的愿景中，真实和虚拟制造世界将合二为一。因此，工厂将能够在很大程度上控制和优化自身，因为产品将相互通信、并与生产系统通信，以优化制造过程。产品和机器将相互确定哪些生产线应首先完成的项目，以满足交付期限。独立运行的软件代理程序监控每个步骤、并确保遵守生产法规。工业4.0的愿景还预见到，工厂将能够制造独一无二的产品，而不会无利可图，因为他们将快速、低成本地生产货品，并且质量上乘。
西门子的数字工厂提供了制造业的未来图景，这将带动提高各行各业生产力的新时代。
工业互联网和预测性维护
互联网的早期发展，受到通信和消费者商业的推动。随着连接设备的增加，2020年入网设备数将达到500亿台，数据现在可以在机器之间流动。连接、存储和处理机器数据的成本下降，正在推动工业互联网的发展。
GE在喷气发动机、风力涡轮机等机器中添加传感器，可以收集有关资产效能的数据，从而进行预测性维护、并减少停机时间。设备效率的提高，可以为客户节省巨大的成本。GE估计，如果预测性维护通过减少停机时间和提高资产利用率，能够将客户的效率提高1％，那么它在15年内将能为石油和天然气行业节省900亿美元。其他行业的节约虽然略小，但也仍然非常大。
为了实现这一潜力，GE开发了基于云的工业应用操作系统Predix。GE充分认识到，工业互联网与消费者互联网存在几大重要差别：
- 工业界的错误代价高昂。亚马逊在向你推荐一本书时出错，你和亚马逊都不需要付出太大代价。但工业软件算法中的错误，可能导致燃气轮机的故障，造成数百万美元的损失。
- 工业设备(如发电厂等)的安全性更为重要。
- 使用消费者互联网，无法从位于偏远地区的机器获取数据(如墨西哥湾的石油钻井平台)。
之后，GE在Predix平台上构建了工业应用。一套用于资产性能管理(APM)的应用，能够提高资产可靠性和可用性，同时降低维护成本。这使GE能够回答三个关键问题：资产是否会失效？什么时候会失效？采取什么行动可以预防失效？
APM对GE的客户产生了重大影响。例如，巴西钢铁生产商Gerdau希望削减成本，以保持与中国竞争对手的竞争力。Gerdau要求GE提供的一项帮助，是将其3亿美元的年度维护成本降低40％。通过对一家钢铁厂的50个资产进行APM试验、并监控其性能，GE能够在一年内大幅降低Gerdau的维护成本。这次成功的试验，使得Gerdau将APM扩展到其11个工厂、600项资产。这也促使其他主要钢铁制造商纷纷接触GE，希望进行预测性维护。
远程监控和自动化预测性维护是物联网的常见应用，对于石油天然气等行业来说更为重要，因为大多数资产位于偏远地区，如北极、近海或深水。许多行业拥有成熟的资产，同时生产力日益下降，资产失效不仅成本高昂，而且对员工的安全感造成严重后果。据麦肯锡测算，到2025年，通过物联网提高工厂运营效率，有望每年为全球经济增加1.2~3.7万亿美元的价值。
